Introduccion a RAG
Conexión de Azure AI Search con GPT-4 en Azure AI Foundry
Clase 21 de 22 • Curso de RAG con Microsoft Azure
Contenido del curso
Etapas de RAG
- 5
Embeddings y bases de datos vectoriales para documentos digitales
03:35 - 6
Configuración de Azure para RAG: preparativos y gestión de costos
03:51 - 7
Qué son las bases de datos vectoriales y sus aplicaciones
04:50 - 8
Despliegue de recursos de IA en Azure con scripts de Bash
05:15 - 9
Despliegue de modelos GPT-4 y embeddings en Azure OpenAI
03:01 - 10
Configuración de Jupyter Notebook y ambientes virtuales en Python
03:37 quiz de Etapas de RAG
Tecnicas de RAG
- 11
Vectorización de documentos con Azure Search y OpenAI
06:15 - 12
Configuración de Azure OpenAI y AI Search en Jupyter Notebook
06:56 - 13
Integración de LLM para optimizar respuestas en Jupyter Notebook
03:09 - 14
Actualización manual de índices con nuevos documentos PDF
03:17 - 15
Búsqueda tradicional, vectorial e híbrida en Azure AI Search
06:05 quiz de Tecnicas de RAG
RAG avanzado
- 16
Creación de múltiples índices en Azure AI Search con Jupyter
09:40 - 17
Generación de información ficticia con archivos Parquet
03:14 - 18
Subida automática de documentos fragmentados a Azure AI Search
02:53 - 19
Comparación de índices en Azure para optimizar almacenamiento
03:59 - 20
Creación de aplicación demo con Azure Search Service
03:39 quiz de RAG avanzado
Fusionando RAG con un agente
Resumen
Crear aplicaciones web atractivas ahora es más sencillo gracias a la combinación de Azure AI search con el modelo GPT-4. Con unos pocos clics y sin necesidad de escribir código, puedes integrar un LLM con tu fuente de información para obtener resultados precisos y relevantes.
¿Cómo conectar Azure AI Search con un modelo GPT-4?
Integrar tu modelo GPT-4 con Azure AI Search es una tarea fácil desde la plataforma Azure AI Foundry. Solo debes ingresar a la sección de chat playground y seleccionar la opción "agregar tu propia información" para conectar la fuente deseada.
¿Qué opciones son necesarias para configurar la búsqueda?
Para obtener resultados optimizados, es fundamental habilitar previamente la búsqueda vectorial. Al configurar, selecciona:
- Fuente de datos: Azure AI Search.
- Modo de búsqueda: vectorial y por palabras clave, que combina ambas técnicas para búsquedas más específicas.
- Autenticación mediante API si no tienes identidades definidas.
¿Cómo verificar la procedencia de la información?
Una ventaja destacada es la generación de referencias que validan la procedencia de los resultados. Al realizar consultas específicas, como beneficios incluidos en pólizas o datos puntuales, tu agente proporciona citas directas extraídas de documentos almacenados en tu recurso Azure AI Search.
¿Cómo trasladar este proceso a una aplicación independiente?
La plataforma Azure AI Foundry también facilita el traspaso de esta integración a cualquier aplicación. Simplemente:
- Selecciona la opción "ver código".
- Escoge tu lenguaje de programación preferido.
- Copia el código mostrado utilizando autenticación por llave.
Esto permite replicar la interacción lograda en Azure directamente en tus propios desarrollos.
¿Cuáles son las ventajas prácticas?
Combinar Azure AI Search y GPT-4 ofrece:
- Resultados acotados y precisos.
- Respaldo claro con citas directas de documentos.
- Integración sencilla a aplicaciones externas sin programación compleja.
Te invitamos a experimentar con estas herramientas para mejorar la efectividad y transparencia en la recuperación de información en tus propias aplicaciones. ¿Qué te parece esta forma de integrar inteligencia artificial con tus recursos?